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ARDS 환자의 ICU 사망률 예측 (POSTCARDS)

2023년 8월 17일 업데이트: Jesus Villar, Dr. Negrin University Hospital

기계 학습을 사용하여 급성 호흡곤란 증후군 환자의 사망률 예측

연구자들은 발표된 여러 코호트(NCT00736892, NCT02288949, NCT02836444, NCT03145974)에 포함된 중등도에서 중증 급성 호흡 곤란 증후군(ARDS) 환자 1,303명의 학술 데이터 세트에 대한 2차 분석을 수행할 계획입니다. 기계 학습 접근법을 사용하여 ARDS 진단 후 중환자실(ICU)에서 기계 환기 기간 및 사망률을 예측하는 모델.

연구 개요

상태

완전한

정황

개입 / 치료

상세 설명

급성 호흡 곤란 증후군(ARDS)은 전 세계 중환자실에서 발생하는 심각한 형태의 급성 저산소혈증 호흡 부전입니다. 대부분의 ARDS 환자는 기계적 환기(MV)가 필요합니다. ARDS의 MV 기간 및 사망률 예측을 조사한 연구는 거의 없습니다.

모델 설명을 위해 조사관은 식별되지 않은 데이터베이스에 포함된 환자로부터 중등도에서 중증 ARDS 진단 후 처음 2일 동안의 데이터를 추출할 것입니다. 수석 조사자(JV)이며 Instituto de Salud Carlos III(ISCIII)에서 자금을 지원했습니다. 조사자는 TRIPOD 지침을 따르고 기계 학습 기술(Random Forest, XGBoost, 로지스틱 회귀 분석 및/또는 신경망)을 구현하여 예측 모델을 개발하고 정확도를 기존 채점 시스템의 정확도와 비교합니다. ICU 중증도 평가(APACHE II, SOFA) 및 PaO2/FiO2 비율. 외부 검증을 위해 연구자들은 현대 관찰 연구(NCT03145974)에 등록된 303명의 환자를 사용할 것입니다. 조사관은 각각의 혼동 행렬과 사망률 및 MV 지속 기간에 대한 민감도, 특이도, 양성 예측 값 및 음성 예측 값과 같은 여러 통계를 계산하여 예측 모델의 정확도를 평가합니다. 연구자는 최소한의 임상 변수로 최상의 확률 모델을 선택합니다.

연구 유형

관찰

등록 (실제)

1303

연락처 및 위치

이 섹션에서는 연구를 수행하는 사람들의 연락처 정보와 이 연구가 수행되는 장소에 대한 정보를 제공합니다.

연구 장소

  • 스페인
      • Barcelona, 스페인, 08036
        • Department of Anesthesia, Hospital Clinic
      • Madrid, 스페인, 28046
        • Hospital Universitario La Paz (ICU)
    • Las Palmas
      • Las Palmas De Gran Canaria, Las Palmas, 스페인, 35019
        • Hospital Universitario Dr. Negrin

참여기준

연구원은 적격성 기준이라는 특정 설명에 맞는 사람을 찾습니다. 이러한 기준의 몇 가지 예는 개인의 일반적인 건강 상태 또는 이전 치료입니다.

자격 기준

공부할 수 있는 나이

16년 (성인, 고령자)

건강한 자원 봉사자를 받아들입니다

아니

샘플링 방법

비확률 샘플

연구 인구

스페인 ICU 네트워크에 연속적으로 입원한 중등도/중증 ARDS 환자 1,303명을 포함하는 비식별 데이터 세트.

설명

포함 기준:

  • 중등도에서 중증 ARDS에 대한 베를린 기준

제외 기준:

  • 수술 후 환자 환기

공부 계획

이 섹션에서는 연구 설계 방법과 연구가 측정하는 내용을 포함하여 연구 계획에 대한 세부 정보를 제공합니다.

연구는 어떻게 설계됩니까?

디자인 세부사항

  • 관찰 모델: 보병대
  • 시간 관점: 유망한

코호트 및 개입

그룹/코호트
개입 / 치료
유도 코호트
700명의 환자(1000명의 ARDS 환자 중 70%)를 포함합니다.
다른: 기계 학습 분석
Random Forest, XGBoost 또는 Neural Networks와 같은 강력한 기계 학습 접근 방식을 사용할 것입니다.
다른 이름들:
  • 로지스틱 회귀
  • 교차 검증
  • ROC 곡선 아래에 있음
검증 코호트
여기에는 300명의 환자(1000명의 ARDS 환자 중 30%)가 포함됩니다.
다른: 기계 학습 분석
Random Forest, XGBoost 또는 Neural Networks와 같은 강력한 기계 학습 접근 방식을 사용할 것입니다.
다른 이름들:
  • 로지스틱 회귀
  • 교차 검증
  • ROC 곡선 아래에 있음
확인 코호트
303명의 환자를 포함할 예정입니다(외부 검증용).
다른: 기계 학습 분석
Random Forest, XGBoost 또는 Neural Networks와 같은 강력한 기계 학습 접근 방식을 사용할 것입니다.
다른 이름들:
  • 로지스틱 회귀
  • 교차 검증
  • ROC 곡선 아래에 있음

연구는 무엇을 측정합니까?

주요 결과 측정

결과 측정
측정값 설명
기간
중환자실 사망률
기간: 최대 6개월
중환자실에서 사망
최대 6개월

2차 결과 측정

결과 측정
측정값 설명
기간
뮤직비디오 길이
기간: ARDS 진단에서 발관까지
기계적 환기 기간
ARDS 진단에서 발관까지

공동 작업자 및 조사자

여기에서 이 연구와 관련된 사람과 조직을 찾을 수 있습니다.

스폰서

Dr. Negrin University Hospital

협력자

Unity Health Toronto

수사관

  • 수석 연구원: Jesús Villar, MD, PhD, Hospital Universitario D. Negrin

간행물 및 유용한 링크

연구에 대한 정보 입력을 담당하는 사람이 자발적으로 이러한 간행물을 제공합니다. 이것은 연구와 관련된 모든 것에 관한 것일 수 있습니다.

일반 간행물

연구 기록 날짜

이 날짜는 ClinicalTrials.gov에 대한 연구 기록 및 요약 결과 제출의 진행 상황을 추적합니다. 연구 기록 및 보고된 결과는 공개 웹사이트에 게시되기 전에 특정 품질 관리 기준을 충족하는지 확인하기 위해 국립 의학 도서관(NLM)에서 검토합니다.

연구 주요 날짜

연구 시작 (실제)

2022년 11월 14일

기본 완료 (실제)

2023년 8월 1일

연구 완료 (실제)

2023년 8월 1일

연구 등록 날짜

최초 제출

2022년 11월 1일

QC 기준을 충족하는 최초 제출

2022년 11월 8일

처음 게시됨 (실제)

2022년 11월 9일

연구 기록 업데이트

마지막 업데이트 게시됨 (실제)

2023년 8월 21일

QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출

2023년 8월 17일

마지막으로 확인됨

2023년 8월 1일

추가 정보

이 연구와 관련된 용어

키워드

추가 관련 MeSH 약관

기타 연구 ID 번호

  • 7/2021

개별 참가자 데이터(IPD) 계획

개별 참가자 데이터(IPD)를 공유할 계획입니까?

아니요

약물 및 장치 정보, 연구 문서

미국 FDA 규제 의약품 연구

아니

미국 FDA 규제 기기 제품 연구

아니

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